Использование методов машинного обращения для разработки системы профессиональной ориентации школьников на основе результатов их учебной деятельности
ВВЕДЕНИЕ
Новые требования общества к уровню образования и личностному развитию уже привели к изменению технологии образования. Сегодня инновационные технологии позволяют организовать образовательный процесс с учетом профессиональной направленности обучения, а также ориентации личности на его интересы, склонности и способности. Среди них ведущее место принадлежит таким видам, как личностно-ориентированное обучение, проблемное обучение, тестовые формы контроля знаний, блочно-модульное обучение, обучение на основе проектов, кейс-метод, кредитно-модульная система оценки, кооперативное обучение, многоуровневое обучение, проведение бинарного урока, дистанционное обучение.
Профессиональная ориентация является важным этапом в жизни любого человека, касающемся выбора будущей профессии и определения направления своей карьеры. Особенно важно начать этот процесс на ранней стадии обучения в школе, чтобы ученики могли подробнее изучить свои интересы, склонности и потенциальные возможности в разны
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1.Анализ существующих методов профессиональной ориентации
1.1. Основы профориентации
1.2. Методы психологической диагностики и консультации
1.3. Интерактивные тесты для профориентации
1.4. Информационно-образовательные порталы
2.Описание методов машинного обучения
2.1. Типы задач, решаемых методами машинного обучения
2.2. Основные алгоритмы машинного обучения
3.Разработка системы профессиональной ориентации школьников
3.1. Стадии разработки системы
3.2. Использование методов машинного обучения для анализа данных об учебной деятельности школьников
3.3. Разработка алгоритмов и методик профессиональной ориентации
4.Разработка программной системы для профессиональной ориентации
4.1. Принципы построения программной системы
4.2. Требования к системе
4.3. Создание программной системы, реализующей методы машинного обучения
5.Анализ результатов системы профессиональной ориентации
5.1. Описание выборки и данных учебной деятельности школьников
5.2. Анализ результатов работы системы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЯ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Артемьева И. В. Методы профориентации молодежи / И. В. Артемьева, Е. В. Кубарева // Образовательный процесс: теория и практика. – 2015. – № 1. – С. 102-106.
Берман Н.Д. Применение визуализации в образовательном процессе/ В сборнике: Перспективы развития науки и образования сборник научных трудов по материалам XI международной научно-практической конференции. Под общ. Ред.А.В. Тогулукова. 2016. С.162-165.
Балахонов К. А. Анализ и сравнение методов профессиональной ориентации в образовательном процессе / К. А. Балахонов, С. Г. Вальков, И. С. Семенов // Инновационный процесс в образовании. – 2016. – № 1. – С. 36-40.
Гаврилова А. В. Методы профессиональной ориентации студентов вуза / А. В. Гаврилова, О. А. Павлов, В. И. Хомутникова // Вестник НГТУ. – 2015. – № 4. – С. 189-194.
Гуничева Е. М, Голубев О.Б. Дидактические возможности образовательной инфографики //Педагогическая информатика. – 2018. – №1 – с.15-21.
Давыдова, Е.Н. Построение компьютерной системы профориентации выпускников средних образовательных заведений на базе генетического алгоритмы / Е.Н. Давыдова, А.П. Сергушичева // Открытое образование – 2020, - Т.24 №3. – С. 33-43.
Дегтярев А. В. Машинное обучение. Методы и алгоритмы / А. В. Дегтярев. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2015. – 416 с.
Ильин, И.П. Дифференциальная психология профессиональной деятельностью. - СПб.: Питер, 2008. – 432 с.
Иванова Е.М. Профориентационная профессиография. Методическое пособие. – М.: Изд-во: Высшая школа психологии, 2005. – 96 с.. - URL: https://www.twirpx.com/file/529415/
Капустин Ю. И. Алгоритмы машинного обучения. Теория и практика / Ю. И. Капустин, В. М. Васильев, В. А. Катасонов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2017. – 384 с.
Климов Е.А. Психология профессионального самоопределения. Учеб. пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений. – М.: Академия, 2004. – 304 с. – URL: https://www.twirpx.com/file/97850/
Лебедева И. В. Система профессиональной ориентации школьников на о
Классификация: определение, к какому классу относится объект на основе его свойств. Например, распознавание изображений, классификация текстов, определение мошенничества в банковских операциях.
Регрессия: построение математической модели, которая позволяет предсказать значение величины на основе исходных данных. Например, прогнозирование цен на недвижимость, оценка вероятности болезни.
Кластеризация: разделение объектов на группы, схожие по своим параметрам. Например, сегментация потребителей, группировка новостей по тематикам.
Поиск аномалий: выделение объектов, которые отличаются от остальных по некоторым признакам. Например, обнаружение фрода и необычных транзакций.
Рекомендательные системы: системы, которые предлагают пользователю персонализированные рекомендации на основе его личных предпочтений и поведения[14]. Например, рекомендации товаров